Artificial Polymer Based Neural Network 777x583 1 2
Thông tin công nghệ

Hệ thống AI cấy ghép được phát triển để phát hiện và điều trị sớm bệnh tật

Mạng nơron dựa trên polyme nhân tạo. Hành vi phi tuyến tính mạnh mẽ của các mạng này cho phép sử dụng chúng trong tính toán hồ chứa. Tín dụng: TU Dresden

Trí tuệ nhân tạo (AI) về cơ bản sẽ thay đổi y học và chăm sóc sức khỏe: Dữ liệu chẩn đoán bệnh nhân, ví dụ như từ điện tâm đồ, điện não đồ hoặc hình ảnh X-quang, có thể được phân tích với sự trợ giúp của máy học, nhờ đó bệnh có thể được phát hiện ở giai đoạn rất sớm dựa trên thay đổi tinh vi. Tuy nhiên, việc cấy ghép AI vào cơ thể người vẫn là một thách thức kỹ thuật lớn. Các nhà khoa học của TU Dresden tại Chủ tịch Quang điện tử hiện đã lần đầu tiên thành công trong việc phát triển một nền tảng AI có thể cấy ghép tương thích sinh học giúp phân loại theo thời gian thực các mô hình bệnh lý và khỏe mạnh trong các tín hiệu sinh học như nhịp tim. Nó phát hiện những thay đổi bệnh lý ngay cả khi không có sự giám sát y tế. Kết quả nghiên cứu hiện đã được công bố trên tạp chí Science Advances .

Trong công trình này, nhóm nghiên cứu do Giáo sư Karl Leo, Tiến sĩ Hans Kleemann và Matteo Cucchi dẫn đầu đã chứng minh một cách tiếp cận để phân loại thời gian thực các tín hiệu sinh học khỏe mạnh và bệnh tật dựa trên chip AI tương thích sinh học. Họ đã sử dụng các mạng sợi quang dựa trên polyme có cấu trúc giống não người và kích hoạt nguyên tắc thần kinh AI của tính toán hồ chứa. Sự sắp xếp ngẫu nhiên của các sợi polyme tạo thành một cái gọi là “mạng lặp lại”, cho phép nó xử lý dữ liệu, tương tự như não người. Tính phi tuyến của các mạng này cho phép khuếch đại ngay cả những thay đổi tín hiệu nhỏ nhất, mà – ví dụ như trong trường hợp nhịp tim – thường rất khó để các bác sĩ đánh giá. Tuy nhiên, phép biến đổi phi tuyến sử dụng mạng polyme làm cho điều này có thể thực hiện được mà không gặp bất kỳ trở ngại nào.

Trong các thử nghiệm, AI có thể phân biệt nhịp tim khỏe mạnh với ba chứng rối loạn nhịp tim phổ biến với tỷ lệ chính xác 88%. Trong quá trình này, mạng lưới polymer tiêu thụ ít năng lượng hơn so với máy tạo nhịp tim. Các ứng dụng tiềm năng cho hệ thống AI có thể cấy ghép rất đa dạng: Ví dụ, chúng có thể được sử dụng để theo dõi rối loạn nhịp tim hoặc các biến chứng sau phẫu thuật và báo cáo chúng cho cả bác sĩ và bệnh nhân thông qua điện thoại thông minh, cho phép hỗ trợ y tế nhanh chóng.

Matteo Cucchi, nghiên cứu sinh và tác giả đầu tiên của bài báo, giải thích: “Tầm nhìn kết hợp điện tử hiện đại với sinh học đã đi một chặng đường dài trong những năm gần đây với sự phát triển của cái gọi là chất dẫn hỗn hợp hữu cơ. “Tuy nhiên, cho đến nay, những thành công chỉ giới hạn ở các thành phần điện tử đơn giản như khớp thần kinh hoặc cảm biến riêng lẻ. Giải quyết các nhiệm vụ phức tạp đã không thể thực hiện được cho đến nay. Trong nghiên cứu của mình, chúng tôi hiện đã thực hiện một bước quan trọng để hiện thực hóa tầm nhìn này. Bằng cách khai thác sức mạnh của tính toán thần kinh, chẳng hạn như tính toán hồ chứa được sử dụng ở đây, chúng tôi đã thành công trong việc không chỉ giải quyết các nhiệm vụ phân loại phức tạp trong thời gian thực mà còn có khả năng thực hiện điều này trong cơ thể con người. Cách tiếp cận này sẽ giúp chúng ta có thể phát triển các hệ thống thông minh hơn nữa trong tương lai có thể giúp cứu sống con người ”.

Tham khảo: “Tính toán hồ chứa với mạng điện hóa hữu cơ tương thích sinh học để phân loại ký hiệu sinh học dựa trên não bộ” của Matteo Cucchi, Christopher Gruener, Lautaro Petrauskas, Peter Steiner, Hsin Tseng, Axel Fischer, Bogdan Penkovsky, Christian Matthus, Peter Birkholz, Hans Kleemann và Karl Leo , Ngày 18 tháng 8 năm 2021, Những tiến bộ của Khoa học .
DOI: 10.1126 / sciadv.abh0693

Theo Scitechdaily

What's your reaction?

Excited
0
Happy
0
In Love
0
Not Sure
0

You may also like

Leave a reply

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Website này sử dụng Akismet để hạn chế spam. Tìm hiểu bình luận của bạn được duyệt như thế nào.